<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpInfo, helpId, helpInfoArr, helpEnvFilter, envContent, hideEnvClass, hideNodes;
                helpInfo = window.location.hash.substring(1);
                    if(helpInfo.indexOf("-")) {
                        helpInfoArr = helpInfo.split("-");
                        helpId = helpInfoArr[0];
                        helpEnvFilter = helpInfoArr[1];
                    }
                    else {
                        helpId = helpInfo;
                    }
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                    hideEnvClass = (helpEnvFilter === "OnlineOnly"? "PortalOnly": "OnlineOnly");
                    if(document.getElementsByClassName) {
                        hideNodes = document.getElementsByClassName(hideEnvClass);
                    }
                    else {
                        hideNodes = document.querySelectorAll(hideEnvClass);
                    }
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                    }
                    for(i=0; i < hideNodes.length; i++) {
                        hideNodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="bdToolbox">
        <p>GeoAnalytics verteilt die Analysearbeit auf den gesamten  ArcGIS GeoAnalytics Server. Dadurch k&ouml;nnen gr&ouml;&szlig;ere Datenmengen schneller mit mehreren Computern analysiert werden. Die folgenden Werkzeuge sind verf&uuml;gbar:
            <ul>
                <li> Punkte aggregieren
                </li>
                <li> Gitter mit mehreren Variablen erstellen
                </li>
                <li> Dataset beschreiben
                </li>
                <li> Features verbinden
                </li>
                <li> Tracks rekonstruieren
                </li>
                <li> Attribute zusammenfassen
                </li>
                <li> Zusammenfassen (innerhalb)
                </li>
                <li> Ereignisse ermitteln
                </li>
                <li> Verweilorte suchen
                </li>
                <li> &Auml;hnliche Positionen suchen
                </li>
                <li> Positionen aus Tabelle geokodieren
                </li>
                <li> &Uuml;ber Gitter mit mehreren Variablen anreichern
                </li>
                <li> Dichte berechnen
                </li>
                <li> Hot-Spots suchen
                </li>
                <li> Punkt-Cluster suchen
                </li>
                <li> Forest-basierte Klassifizierung und Regression
                </li>
                <li> Generalisierte lineare Regression
                </li>
                <li> Geographisch gewichtete Regression
                </li>
                <li> Puffer erstellen
                </li>
                <li> Daten anh&auml;ngen
                </li>
                <li> Feld berechnen
                </li>
                <li> Layer ausschneiden 
                </li>
                <li> In Data Store kopieren
                </li>
                <li> Grenzen zusammenf&uuml;hren
                </li>
                <li> Layer zusammenf&uuml;hren
                </li>
                <li> Layer &uuml;berlagern
                </li>
            </ul>
            
        </p>
        <p>Bei GeoAnalytics geht es in erster Linie um die Analyse gro&szlig;er Datenbest&auml;nde mit Schwerpunkt auf r&auml;umlichen und zeitlichen Mustern. 
        </p>
    </div>
    <div id="SummarizeDataCategory" class="largesize">
        <h2>Daten zusammenfassen</h2>
        <hr/>
        <p>  Mit dem Toolset &quot;Daten zusammenfassen&quot; werden Gesamtzahlen, L&auml;ngen, Fl&auml;chen und grundlegende beschreibende Statistiken von Features und ihren Attributen innerhalb von Fl&auml;chen oder in der N&auml;he anderer Features berechnet.
            <ul>
                <li> <b>Punkte aggregieren</b> berechnet Statistiken zu Punkten, die sich innerhalb bestimmter Bereiche oder Abschnitte befinden.
                </li>
                <li> <b>Gitter mit mehreren Variablen erstellen</b> generiert ein Gitter aus quadratischen oder sechseckigen Abschnitten und berechnet die Werte f&uuml;r jeden Abschnitt basierend auf der N&auml;he der einzelnen Eingabe-Layer.
                </li>
                <li> <b>Dataset beschreiben</b> berechnet eine Zusammenfassung Ihrer Eingabe und kann optional eine Stichprobe Ihres Eingabe-Layers erstellen.
                </li>
                <li> <b>Features verbinden</b> berechnet Statistiken zu Features, die eine gemeinsame r&auml;umliche, zeitliche oder Attributbeziehung mit anderen Features haben.
                </li>
                <li> <b>Tracks rekonstruieren</b> berechnet Statistiken zu Punkten oder Polygonen, die zum selben Track geh&ouml;ren, und rekonstruiert Eingaben in Tracks.
                </li>
                <li> <b>Attribute zusammenfassen</b> berechnet Statistiken zu Feature- oder Tabellendaten mit gemeinsamen Attributen.
                </li>
                <li> <b>Zusammenfassen (innerhalb)</b> berechnet Statistiken f&uuml;r Fl&auml;chen-Features und Attribute, die sich &uuml;berlappen.
                </li>
            </ul>
            
        </p>
    </div>
        <div id="AggregatePointsTool" class="largesize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>Punkte aggregieren</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-6C1620D9-D176-41FA-8283-833D8B1CCCFC-web.png" class="titleImage" alt="Punkte aggregieren">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>Dieses Werkzeug ermittelt anhand eines Punkt-Feature-Layers und eines Fl&auml;chen-Feature-Layers oder anhand von Abschnitten, die durch eine festgelegte Entfernung definiert sind, welche Punkte sich innerhalb der einzelnen Bereiche oder Abschnitte befinden, und berechnet Statistiken zu allen Punkten in jedem Bereich. Sie k&ouml;nnen auch Zeitintervalle mit diesem Werkzeug anwenden. 
            </p>
            <p>Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:
                <ul>
                    <li>Ermitteln Sie anhand der Punktpositionen von Kriminaldelikten die Anzahl der Delikte pro Landkreis oder Verwaltungsbezirk.
                    </li>
                    <li>Ermitteln Sie die h&ouml;chsten und niedrigsten monatlichen Umsatzzahlen f&uuml;r Franchise-Standorte anhand von 100-km-Abschnitten.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="BuildMultiVariableGridTool" class="largesize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>Gitter mit mehreren Variablen erstellen</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-B78AB95A-E412-4983-ADBA-3678BF207A79-web.png" class="titleImage" alt="Workflow-Diagramm des Werkzeugs &quot;Daten anh&auml;ngen&quot;">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>Das Werkzeug &quot;Gitter mit mehreren Variablen erstellen&quot; generiert ein Gitter aus quadratischen oder sechseckigen Abschnitten und berechnet die Variablen f&uuml;r jeden Abschnitt basierend auf der N&auml;he mindestens eines Eingabe-Layers.
            </p>
            <p>Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:
                <ul>
                    <li>Anhand mehrerer Layer f&uuml;r die Infrastruktur des &ouml;ffentlichen Nahverkehrs k&ouml;nnen Sie herausfinden, welcher Teil der Stadt mit dem &ouml;ffentlichen Nahverkehr am schlechtesten zu erreichen ist.
                    </li>
                    <li>Mithilfe von Layern f&uuml;r Wasserstra&szlig;en, wie Seen und Fl&uuml;sse, k&ouml;nnen Sie den Namen des n&auml;chstgelegenen Gew&auml;ssers jeder Position in den USA ermitteln.
                    </li>
                    <li>Anhand eines Layers f&uuml;r das Haushaltseinkommen l&auml;sst sich herausfinden, wo in den USA die Einkommensschwankungen in einer Umgebung von 50 Meilen am gr&ouml;&szlig;ten sind.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="DescribeDatasetTool" class="largesize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>Dataset beschreiben</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-972BB93A-AEF8-4701-9890-7AE52391CA69-web.png" class="titleImage" alt="Diagramm des Workflows &quot;Dataset beschreiben&quot;">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>Fassen Sie Eingabe-Features mit Statistiken, Beispiel-Layern und Visualisierung zusammen. Sie k&ouml;nnen einen Beispiel- oder einen Ausdehnungs-Layer als Ausgabe erstellen.
            </p>
            <p>Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:
                <ul>
                    <li>Referenzieren Sie die berechnete Summenstatistik, um zu verstehen, welche Werte Ihr Dataset enth&auml;lt.
                    </li>
                    <li>Erstellen Sie einen Teilmengen-Layer, um Features und deren Attribute zu visualisieren, wenn Sie einer Karte hinzugef&uuml;gt werden, anstatt das gesamte Dataset darzustellen.
                    </li>
                    <li>Sparen Sie Zeit und Ressourcen ein, und f&uuml;hren Sie eine Analyse f&uuml;r einen Beispiel-Layer aus, bevor Sie sie f&uuml;r das gesamte Dataset ausf&uuml;hren.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="JoinFeaturesTool" class="largesize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>Features verbinden</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-900E33CD-3789-45B5-8F0C-92D91E64D2A4-web.png" class="titleImage" alt="Features verbinden">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>Mithilfe von Feature-Layern oder Tabellendaten k&ouml;nnen Sie Features und Datens&auml;tze basierend auf bestimmten Beziehungen zwischen den Eingabe-Layern oder Tabellen verbinden.  Verbindungen werden durch r&auml;umliche, zeitliche und Attributbeziehungen bestimmt und Summenstatistiken k&ouml;nnen optional berechnet werden.  
            </p>
            <p>Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:
                <ul>
                    <li>Ihnen liegen Punktpositionen von Straftaten in einem bestimmten Zeitraum vor. Verbinden Sie die Verbrechensdaten miteinander, indem Sie als r&auml;umliche Beziehung f&uuml;r Straftaten angeben, dass sie in einer Entfernung von einem Kilometer voneinander und in einem zeitlichen Abstand von einer Stunde liegen m&uuml;ssen. Auf diese Weise ermitteln Sie, ob eine Abfolge von Straftaten vorhanden ist, die zeitlich und r&auml;umlich nah beieinander liegen.
                    </li>
                    <li>Verbinden Sie anhand einer Postleitzahlentabelle mit demografischen Informationen und Fl&auml;chen-Features, die Wohnh&auml;user darstellen, die demografischen Informationen zu den Wohnh&auml;usern, sodass jedes Wohnhaus nun &uuml;ber diese Informationen verf&uuml;gt.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="ReconstructTracksTool" class="largesize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>Tracks rekonstruieren</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-80807DB7-0CA7-4FD8-9702-B4486285D4FC-web.png" class="titleImage" alt="Tracks rekonstruieren">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>Dieses Werkzeug ermittelt anhand eines Layers mit aktivierten Zeiteigenschaften und Punkt- oder Polygon-Features, die einen Zeitpunkt darstellen, welche Eingabe-Features zu einem Track geh&ouml;ren, und ordnet die Eingaben nach der zeitlichen Abfolge. Statistiken werden optional f&uuml;r die Eingabe-Features in jedem Track berechnet. 
            </p>
            <p>Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:
                <ul>
                    <li>Berechnen Sie anhand von Punktpositionen und der Zeit von Wirbelsturmmessungen den Mittelwert der Windgeschwindigkeit und den maximalen Winddruck des Wirbelsturms.
                    </li>
                    <li>Verwenden Sie GPS-Messungen von Schiffen, um die Wege von Schiffen als Linien zu rekonstruieren. 
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="SummarizeAttributesTool" class="largesize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>Attribute zusammenfassen</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-F64B533F-B0BB-4519-9F31-BCF814084999-web.png" class="titleImage" alt="Diagramm des Werkzeugs &quot;Attribute zusammenfassen&quot;">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>Dieses Werkzeug fasst Statistiken f&uuml;r angegebene Felder mittels Feature- oder Tabellendaten zusammen. 
            </p>
            <p>Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:
                <ul>
                    <li>Anhand der Standorte von Lebensmittelgesch&auml;ften werden mit dem Feld  <i>COMPANY_NAME</i> die Gesch&auml;fte nach dem Namen des Unternehmens zusammengefasst, um Statistiken f&uuml;r jedes Unternehmen zu ermitteln.
                    </li>
                    <li>Anhand einer Tabelle mit Lebensmittelgesch&auml;ften werden mit den Feldern  <i>COMPANY_NAME</i> und <i>COUNTY</i> die Gesch&auml;fte nach dem Namen und dem Landkreis des Unternehmens zusammengefasst, um Statistiken f&uuml;r jedes Unternehmen in jedem Landkreis zu ermitteln.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="SummarizeWithinTool" class="largesize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>Zusammenfassen (innerhalb)</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-9B12DB3F-AA7B-41EB-87C6-D2DEC3D52DA9-web.png" class="titleImage" alt="Zusammenfassen (innerhalb)">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>Findet Fl&auml;chen (und Teile von Fl&auml;chen), die sich zwischen zwei Layern &uuml;berlappen, und berechnet Statistiken zu der &Uuml;berlappung. 
            </p>
            <p>Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:
                <ul>
                    <li>Ermitteln Sie anhand eines Layers mit Abflussgebieten und eines Layers mit Landnutzungsfl&auml;chen nach Landnutzungstyp die Gesamtlandwirtschaftsfl&auml;che des Landnutzungstyps f&uuml;r jedes Abflussgebiet. 
                    </li>
                    <li>Fassen Sie den Durchschnittswert unbebauter Flurst&uuml;cke innerhalb jeder Stadt anhand eines Flurst&uuml;cks-Layers in einem Landkreis und eines Stadtgrenzen-Layers zusammen.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
            <br/>
        </div>
    <div id="FindLocationsCategory" class="regularsize">
        <h2>Positionen suchen</h2>
        <hr/>
        <p>Mithilfe dieser Werkzeuge lassen sich Fl&auml;chen ermitteln, die von Ihnen definierten Kriterien entsprechen. 
            <ul>
                <li> <b>Ereignisse ermitteln</b> arbeitet mit Layern mit aktivierten Zeiteigenschaften, um zu bestimmen, welche Features eine bestimmte Bedingung erf&uuml;llen.
                </li>
                <li> <b>Positionen aus Tabelle geokodieren</b> konvertiert Adressen in Koordinaten.
                </li>
                <li> <b>Verweilorte suchen</b> sucht Orte in Track-Datasets, an denen Objekte f&uuml;r eine bestimmte Dauer innerhalb einer bestimmten Entfernung verweilen.
                </li>
                <li>Mit dem neuen Werkzeug  <b>&Auml;hnliche Positionen suchen</b> ermitteln Sie Positionen, die basierend auf den angegebenen Kriterien mindestens einer Referenzposition am &auml;hnlichsten sind.
                </li>
            </ul>
            
        </p>
    </div>
        <div id="DetectIncidentsTool" class="largesize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>Ereignisse ermitteln</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-E2A3AB39-5151-4972-A988-EBC91C41EB1F-web.png" class="titleImage" alt="Ereignisse ermitteln">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>Dieses Werkzeug arbeitet mit einem Layer aus Punkten, Linien, Fl&auml;chen oder Tabellen, der ein Layer mit aktivierten Zeiteigenschaften ist und einen Zeitpunkt darstellt. Mit sequenziell angeordneten Features, sogenannten Tracks, ermittelt dieses Werkzeug die Features, die die gew&uuml;nschten Ereignisse enthalten. Ereignisse werden durch Bedingungen, die Sie angeben, bestimmt. 
            </p>
            <p>Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:
                <ul>
                    <li>Ermitteln Sie in Messungen von Hurrikanen anhand eines Attributs f&uuml;r die Windgeschwindigkeit die Hurrikane der Kategorie 4.
                    </li>
                    <li>Mit GPS-Messungen der Schiffsbewegung mit einem Feld f&uuml;r die Windgeschwindigkeit finden Sie Messungen, die gr&ouml;&szlig;er sind als das 1,5-fache des Mittelwerts der vorherigen f&uuml;nf Messungen.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="GeocodeLocationsfromTableTool" class="regularsize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>Positionen aus Tabelle geokodieren</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-E4194410-7BBF-4349-98C9-22781D35183E-web.png" class="titleImage" alt="Positionen aus Tabelle geokodieren">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>Konvertiert Adressen in Koordinaten. Dieses Werkzeug kann f&uuml;r Big-Data-Dateifreigabe-Tabellen verwendet werden.
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="FindDwellLocationsTool" class="largesize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>Verweilorte suchen</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-6BFF03DF-ECE3-4666-8A93-42C7BA85CC7B-web.png" class="titleImage" alt="Workflow-Diagramm des Werkzeugs &quot;Verweilorte suchen&quot;">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>F&uuml;r dieses Werkzeug werden Track-Datasets verwendet. Es besteht aus einem Punkt-Layer mit aktivierten Zeiteigenschaften zum Ermitteln der Position von Verweilorten innerhalb einer angegebenen Entfernung und Dauer.
            </p>
            <p>Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:
                <ul>
                    <li>Verbessern Sie den Naturschutz durch das Analysieren der Bewegungsmuster von Tieren. Ermitteln Sie mit diesem Werkzeug h&auml;ufige Aufenthaltspunkte von Tieren als potenzielle Naturschutzgebiete f&uuml;r den Erhalt der Biodiversit&auml;t.
                    </li>
                    <li>Ermitteln Sie mithilfe der GPS-Positionen von Fahrzeugen Verz&ouml;gerungen, und schaffen Sie Abhilfe, um die Verkehrssicherheit zu verbessern.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="FindSimilarLocationsTool" class="largesize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>Ähnliche Positionen suchen</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-6262A84E-9087-4E48-930E-E9B89FECC836-web.png" class="titleImage" alt="&Auml;hnliche Positionen suchen">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>Mit &quot;&Auml;hnliche Positionen suchen&quot; wird die &Auml;hnlichkeit von Positionen im Layer f&uuml;r Kandidatensuche mit mindestens einer Bezugsposition auf Grundlage der angegebenen Kriterien gemessen. 
            </p>
            <p>Nachfolgend finden Sie einige Beispiele: 
                <ul>
                    <li>Suchen Sie die 10&nbsp;Gesch&auml;fte mit der gr&ouml;&szlig;ten &Auml;hnlichkeit, indem Sie die Anzahl der Mitarbeiter und die Jahresums&auml;tze &uuml;berpr&uuml;fen.
                    </li>
                    <li>Suchen Sie die 100 St&auml;dte mit der gr&ouml;&szlig;ten &Auml;hnlichkeit, indem Sie die Beziehung zwischen Bev&ouml;lkerung, j&auml;hrlichem Wachstum und Steuereinnahmen &uuml;berpr&uuml;fen.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
            <br/>
        </div>
    <div id="AnalyzePatternsCategory" class="largesize">
        <h2>Muster analysieren</h2>
        <hr/>
        <p> Mit diesen Werkzeugen k&ouml;nnen r&auml;umliche Muster in Daten identifiziert, quantifiziert und visualisiert werden.
            <ul>
                <li>Das Werkzeug  <b>Dichte berechnen</b> stellt die Anzahl der angegebenen Daten auf der Karte dar.
                </li>
                <li>Mit  <b>Hot-Spots suchen</b> werden statistisch signifikante Cluster im r&auml;umlichen Muster Ihrer Daten identifiziert.
                </li>
                <li>Das Werkzeug  <b>Punkt-Cluster suchen</b> findet Cluster aus Punkt-Features im Datenrauschen des Umfelds basierend auf deren r&auml;umlicher Verteilung.
                </li>
                <li> <b>Forest-basierte Klassifizierung und Regression</b> erstellt Modelle und generiert Vorhersagen mithilfe einer Adaption des &quot;Random Forest&quot;-Algorithmus, einer Methode f&uuml;r &uuml;berwachtes maschinelles Lernen von Leo Breiman.
                </li>
                <li> <b>Generalisierte lineare Regression</b> generiert Vorhersagen oder modelliert eine abh&auml;ngige Variable in Hinsicht auf ihre Beziehung zu einem Satz erkl&auml;render Variablen.
                </li>
                <li> <b>Geographisch gewichtete Regression</b> erstellt Modelle r&auml;umlich variierender Beziehungen mithilfe einer lokalen Form der linearen Regression.
                </li>
            </ul>
            
        </p>
    </div>
        <div id="CalculateDensityTool" class="largesize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>Dichte berechnen</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-38AD3C19-0400-4E5A-9282-BDE42F2BBFC1-web.png" class="titleImage" alt="Dichte berechnen">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>Das Werkzeug &quot;Dichte berechnen&quot; erstellt eine Dichtekarte aus Punkt-Features, indem bekannte Mengen einiger Ph&auml;nomene (als Attribute der Punkte dargestellt) auf der Karte verteilt werden. Das Ergebnis ist ein Fl&auml;chen-Layer, der die Dichte darstellt.
            </p>
            <p>Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:
                <ul>
                    <li>Berechnung der Krankenhausdichte in einem Bezirk. Der Ergebnis-Layer zeigt Fl&auml;chen mit hoher und niedriger Erreichbarkeit von Krankenh&auml;usern. Anhand dieser Informationen kann bestimmt werden, ob neue Krankenh&auml;user gebaut werden m&uuml;ssen.
                    </li>
                    <li>Identifikation von Fl&auml;chen, die aufgrund historischer Waldbrandstandorte ein hohes Waldbrandrisiko aufweisen.
                    </li>
                    <li>Ermittlung von Gemeinden, die weit von Hauptverkehrsstra&szlig;en entfernt sind, um zu planen, wo neue Stra&szlig;en gebaut werden m&uuml;ssen.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="FindPointClustersTool" class="largesize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>Punkt-Cluster suchen</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-40DA7286-67EA-4333-91C5-4CD527C21B4A-web.png" class="titleImage" alt="Punkt-Cluster suchen">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>Das Werkzeug &quot;Punkt-Cluster suchen&quot; findet Cluster aus Punkt-Features im Umfeldrauschen basierend auf deren r&auml;umlicher Verteilung.
            </p>
            <p>Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:
                <ul>
                    <li>Suchen Sie Cluster mit Haushalten, die von Sch&auml;dlingen befallen sind, um gezielte Bek&auml;mpfungsma&szlig;nahmen zu erm&ouml;glichen.  
                    </li>
                    <li>Sammeln Sie nach einer Naturgefahr oder einem Terrorangriff mithilfe von verorteten Tweets Informationen, und ergreifen Sie basierend auf der Gr&ouml;&szlig;e und der Position von Clustern die notwendigen Rettungs- und Evakuierungsma&szlig;nahmen.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="FindHotSpotsTool" class="largesize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>Hot-Spots suchen</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-6D600155-AA9B-4F02-AD8B-2E84150AB743-web.png" class="titleImage" alt="Hot-Spots suchen">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>Das Werkzeug &quot;Hot-Spots suchen&quot; ermittelt, ob die r&auml;umlichen Muster in den Daten eine statistisch signifikante Cluster-Bildung aufweisen. 
                <ul>
                    <li>Sind Ihre Punkte (Verbrechensf&auml;lle, B&auml;ume, Verkehrsunf&auml;lle) wirklich geclustert? Wie kann dies sichergestellt werden?
                    </li>
                    <li>Haben Sie wirklich einen statistisch signifikanten Hot-Spot (f&uuml;r Ausgaben, S&auml;uglingssterblichkeit, durchweg hohe Pr&uuml;fungsergebnisse) gefunden oder lie&szlig;en sich andere Erkenntnisse aus der Karte ziehen, wenn die Art der Symbolisierung ge&auml;ndert w&uuml;rde?
                    </li>
                </ul>
                Mithilfe des Werkzeugs &quot;Hot-Spots suchen&quot; k&ouml;nnen Sie diese Fragen mit Sicherheit beantworten.
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="ForestBasedClassificationAndRegressionTool" class="largesize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>Forest-basierte Klassifizierung und Regression</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-AD37EC59-C890-49AC-BD28-2E87F99A08E9-web.png" class="titleImage" alt="Diagramm des Workflows &quot;Forest-basierte Klassifizierung und Regression&quot;">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>Das Werkzeug &quot;Forest-basierte Klassifizierung und Regression&quot; modelliert und generiert Vorhersagen mithilfe einer Adaption des &quot;Random Forest&quot;-Algorithmus, einer Methode f&uuml;r &uuml;berwachtes maschinelles Lernen von Leo Breiman.
            </p>
            <p>Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:
                <ul>
                    <li>Als Grundlage dienen vorhandene Daten &uuml;ber das Vorkommen von Seegras sowie eine Reihe von erkl&auml;renden Umgebungsvariablen, die als Attribute dargestellt und &uuml;ber ein Gitter mit mehreren Variablen angereichert werden. Damit k&ouml;nnen neben den Entfernungen zu flussaufw&auml;rts liegenden Fabriken und gro&szlig;en H&auml;fen Vorhersagen &uuml;ber das k&uuml;nftige Vorkommen von Seegras auf der Grundlage von Zukunftsprognosen f&uuml;r die gleichen erkl&auml;renden Umgebungsvariablen berechnet werden.
                          
                    </li>
                    <li>Angenommen, Sie haben Daten zu Ernteertr&auml;gen in unz&auml;hligen landwirtschaftlichen Betrieben im ganzen Land zusammen mit weiteren Attributen all dieser Betriebe (Anzahl der Mitarbeiter, Anbaufl&auml;chen etc.). Anhand der einzelnen Daten k&ouml;nnen Sie eine Reihe von Features zur Darstellung landwirtschaftlicher Betriebe bereitstellen, bei denen der Ernteertrag (im Gegensatz zu allen anderen Variablen) nicht vorliegt, um eine Vorhersage zum Ernteertrag zu machen.
                    </li>
                    <li>Wohnwerte k&ouml;nnen anhand der Preise von H&auml;usern, die im laufenden Jahr verkauft wurden, vorhergesagt werden. Der Verkaufspreis der verkauften H&auml;user kann zusammen mit Informationen &uuml;ber die Anzahl der Schlafzimmer, die Entfernung zu Schulen, die N&auml;he zu Hauptverkehrsstra&szlig;en, das Durchschnittseinkommen und die Kriminalit&auml;tsrate verwendet werden, um die Verkaufspreise &auml;hnlicher H&auml;user vorherzusagen.
                         
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="GeneralizedLinearRegressionTool" class="largesize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>Generalisierte lineare Regression</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-4E435A7B-8EC1-4020-9D92-DE88E8E8BBB1-web.png" class="titleImage" alt="Diagramm des Workflows &quot;GeneralizedLinearRegression&quot;">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>Das Werkzeug &quot;Generalisierte lineare Regression&quot; generiert Vorhersagen oder modelliert eine abh&auml;ngige Variable in Hinsicht auf ihre Beziehung zu einem Satz erkl&auml;render Variablen. Dieses Werkzeug kann f&uuml;r kontinuierliche (OLS) und bin&auml;re (logistische) Modelle sowie f&uuml;r Anzahlmodelle (Poisson) verwendet werden.
            </p>
            <p>Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:
                <ul>
                    <li>Welche demografischen Eigenschaften tragen zu hohen Nutzungsraten f&uuml;r &ouml;ffentliche Transportmittel bei?
                    </li>
                    <li>Besteht eine positive Beziehung zwischen Vandalismus und Einbr&uuml;chen?
                    </li>
                    <li>Mit welchen Variablen kann das Anrufvolumen f&uuml;r Notfallnummern effektiv vorhergesagt werden? Wie sieht angesichts der Vorhersagen f&uuml;r die Zukunft die erwartete Nachfrage f&uuml;r Notdienste aus?
                    </li>
                    <li>Welche Variablen wirken sich auf niedrige Geburtenraten aus?
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="GeographicallyWeightedRegressionTool" class="largesize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>Geographisch gewichtete Regression</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-B304F70A-6F43-4FB0-A786-66CBCF222530-web.png" class="titleImage" alt="Workflow-Diagramm des Werkzeugs &quot;Geographisch gewichtete Regression&quot;">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>Dieses Werkzeug f&uuml;hrt eine geographisch gewichtete Regression (GWR) durch. Dies ist eine lokale Form der linearen Regression zur Modellierung r&auml;umlich variierender Beziehungen.
            </p>
            <p>Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:
                <ul>
                    <li>Ist die Beziehung zwischen Bildungsabschluss und Einkommen im gesamten Untersuchungsgebiet konsistent?
                    </li>
                    <li>Was sind die Hauptvariablen, die eine hohe Waldbrandh&auml;ufigkeit erkl&auml;ren?
                    </li>
                    <li>In welchen Bezirken erzielen Kinder gute Ergebnisse bei Leistungstests? Welche Eigenschaften scheinen verkn&uuml;pft zu sein? Wo sind die einzelnen Eigenschaften am wichtigsten?
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
            <br/>
        </div>
    <div id="UseProximityCategory" class="smallsize">
        <h2>Nachbarschaftsanalyse verwenden</h2>
        <hr/>
        <p>Mit diesen Werkzeugen k&ouml;nnen Sie eine der am h&auml;ufigsten gestellten Fragen im Zusammenhang mit r&auml;umlichen Analysen beantworten: &quot;Welche Elemente befinden sich in r&auml;umlicher N&auml;he zueinander?&quot;
            <ul>
                <li> <b>Puffer erstellen</b> erstellt Gebiete mit gleicher Entfernung von Features.
                </li>
            </ul>
            
        </p>
    </div>
        <div id="CreateBuffersTool" class="regularsize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>Puffer erstellen</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-6E648C49-37F9-4673-82D5-DB646921A828-web.png" class="titleImage" alt="Puffer erstellen">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>Ein Puffer ist ein Bereich, der eine angegebene Entfernung von einem Punkt oder Polygon-Feature abdeckt.
            </p>
            <p>Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:
                <ul>
                    <li>Puffern Sie jeden Fluss mithilfe von Fluss-Features um das F&uuml;nfzigfache der Breite des Flusses, um eine geplante Ufergrenze zu bestimmen.
                    </li>
                    <li>Erstellen Sie anhand von Fl&auml;chen, die L&auml;nder darstellen, f&uuml;r jedes Land einen Puffer von 200 Seemeilen, um die Seegrenze zu bestimmen.  
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
            <br/>
        </div>
    <div id="ManageDataCategory" class="largesize">
        <h2>Daten verwalten</h2>
        <hr/>
        <p>Diese Werkzeuge werden f&uuml;r die t&auml;gliche Verwaltung von geographischen und Tabellendaten eingesetzt.  
            <ul>
                <li> <b>Daten anh&auml;ngen</b> h&auml;ngt Features an einen vorhandenen gehosteten Feature-Layer an.
                </li>
                <li> <b>Feld berechnen</b> erstellt ein neues Feld oder &auml;ndert ein vorhandenes Feld und erstellt einen neuen Layer in Ihrem Inhalt.
                </li>
                <li> <b>Layer ausschneiden</b> kopiert Features, die sich mit einem definierten Interessenbereich &uuml;berschneiden.
                </li>
                <li> <b>In Data Store kopieren</b> kopiert Daten in Ihren ArcGIS Data Store und erstellt einen Layer in Ihrem Inhalt oder kopiert Daten in eine Big-Data-Dateifreigabe. 
                </li>
                <li> <b>Grenzen zusammenf&uuml;hren</b> f&uuml;hrt Fl&auml;chen mit gemeinsamer Grenze oder gemeinsamem Attributwert zusammen.
                </li>
                <li> <b>Layer zusammenf&uuml;hren</b> kopiert alle Features aus zwei Layern in einen einzigen Ausgabe-Layer.
                </li>
                <li> <b>Layer &uuml;berlagern</b> kombiniert mindestens zwei Layer zu einem einzelnen Layer.
                </li>
            </ul>
            
        </p>
    </div>
        <div id="AppendDataTool" class="largesize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>Daten anhängen</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-8C95EAE0-904A-42C4-8C3D-303E74FD6DD7-web.png" class="titleImage" alt="Workflow-Diagramm des Werkzeugs &quot;Daten anh&auml;ngen&quot;">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>H&auml;ngt Features an einen vorhandenen gehosteten Layer in Ihren Inhalten in  ArcGIS Enterprise an. </p>
            <p>Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:
                <ul>
                    <li>Aktualisieren Sie den Feature-Layer &quot;2018_Sales&quot; jeden Monat, wenn die Berichte zur Verf&uuml;gung stehen.
                    </li>
                    <li>H&auml;ngen Sie Hurrikan-Track-Datasets aus den Jahren 2016 und 2017 an ein Master-Hurrikan-Dataset an.
                    </li>
                    <li>Sammeln Sie Datasets aus unterschiedlichen Quellen mit verschiedenen Schemas mithilfe einer benutzerdefinierten Feldzuordnung und h&auml;ngen Sie sie an.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="CalculateFieldTool" class="largesize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>Feld berechnen</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-059C9BE7-7B00-49C8-9917-B0EAEA3DA19D-web.png" class="titleImage" alt="Feld berechnen">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>Berechnet Werte f&uuml;r ein neues oder ein vorhandenes Feld und erstellt einen Layer in Ihrem Inhalt in  ArcGIS Enterprise. </p>
            <p>Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:
                <ul>
                    <li>&Auml;ndern Sie das vorhandene Feld  <i>total</i>, damit es den Gesamterl&ouml;s aus den Feldern <i>total_2016</i>, <i>total_2017</i> und <i>total_2018</i> enth&auml;lt.
                    </li>
                    <li>Erstellen Sie ein Feld zum Kategorisieren von Gefahrenstufen anhand bestimmter Feldwerte, wie zum Beispiel  <i>windspeed</i> und <i>pollutant</i>.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="ClipLayerTool" class="regularsize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>Layer ausschneiden</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-3F6A1ED7-A7F5-4F5C-BB2A-5D94403F2230-web.png" class="titleImage" alt="Layer ausschneiden">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>Schneidet Eingabe-Features aus definierten Interessenbereichen aus. Das Ausgabeergebnis ist eine Teilmenge der Eingabe-Features. 
            </p>
            <p>Nachfolgend finden Sie einige Beispiele: 
                <ul>
                    <li>Erstellen Sie eine Teilmenge von gef&auml;hrdeten Geb&auml;uden, die innerhalb von Hochwassergebieten liegen.
                    </li>
                    <li>Ermitteln Sie, welche Hauptstra&szlig;en durch Ihre potenziellen Erschlie&szlig;ungsfl&auml;chen verlaufen.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="CopyToDataStoreTool" class="largesize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>In Data Store kopieren</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-4030C721-25E4-41C0-A240-B18E869FC434-web.png" class="titleImage" alt="In Data Store kopieren">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>Kopiert einen Eingabe-Feature-Layer oder eine Tabelle in einen  ArcGIS Data Store und erstellt einen Layer in Ihrem Inhalt in  ArcGIS Enterprise. </p>
            <p>Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:
                <ul>
                    <li>Kopieren Sie eine Sammlung von  <code>.csv</code>-Dateien einer Big-Data-Dateifreigabe zu Visualisierungszwecken in den Data Store &quot;spatiotemporal&quot;.
                    </li>
                    <li>Kopieren Sie die Features der aktuellen Kartenausdehnung, die im Data Store &quot;spatiotemporal&quot; gespeichert sind, in den Data Store vom Typ &quot;relational&quot;.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="DissolveBoundariesTool" class="largesize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>Grenzen zusammenführen</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-7B5F69B0-3625-404F-8B52-2B562766C0BB-web.png" class="titleImage" alt="Grenzen zusammenf&uuml;hren">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>F&uuml;hrt Fl&auml;chen-Features zusammen, die sich &uuml;berschneiden oder einen gemeinsamen Feldwert aufweisen, um zusammenh&auml;ngende oder Multipart-Features zu erstellen.
            </p>
            <p>Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:
                <ul>
                    <li>Erstellen Sie ein einzelnes Feature, das den Bundesstaat Hawaii darstellt, indem Sie die Grenzen der hawaiianischen Inseln zusammenf&uuml;hren.
                    </li>
                    <li>Kombinieren Sie &auml;hnliche Untersuchungsgebiete basierend auf der Bodenart, um ein kontinuierliches Bodenart-Dataset als Ausgabe zu erhalten.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="MergeLayersTool" class="largesize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>Layer zusammenführen</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-BDDD6517-4EE7-4EEC-AE15-15DD9B709131-web.png" class="titleImage" alt="Layer zusammenf&uuml;hren">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>Verbindet zwei Feature-Layer zu einem einzelnen Ergebnis-Layer. Standardm&auml;&szlig;ig werden alle Felder aus dem Zusammenf&uuml;hrungs-Layer aufgenommen. Sie k&ouml;nnen aber auch benutzerdefinierte Vereinigungsregeln angeben, um das resultierende Schema zu definieren.  
            </p>
            <p>Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:
                <ul>
                    <li>F&uuml;hren Sie drei Layer mit demografische Daten von England, Wales und Schottland zusammen, um einen Layer von Gesamt-Gro&szlig;britannien zu erstellen.
                    </li>
                    <li>Kombinieren Sie zwei Layer mit Flurst&uuml;cksinformationen f&uuml;r zusammenh&auml;ngende Stadtgebiete, und behalten Sie nur die Felder bei, die in beiden Layern denselben Namen und Typ aufweisen.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="OverlayLayersTool" class="largesize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>Layer überlagern</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-00A64703-4E97-4398-AE5C-F1885375BC30-web.png" class="titleImage" alt="Layer &uuml;berlagern">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>Es werden zwei oder mehr Layer zu einem einzelnen Layer kombiniert. Die &Uuml;berlagerung gibt eine Antwort auf eine der grundlegendsten Fragen der Geographie: Welche Elemente &uuml;berlagern einander? 
            </p>
            <p>Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:
                <ul>
                    <li>Welche Flurst&uuml;cke befinden sich in einem 100-Jahres-&Uuml;berschwemmungsgebiet? (&quot;In&quot; ist hier nur ein Synonym f&uuml;r &quot;&uuml;ber&quot; bzw. &quot;&uuml;berlagern&quot;.)
                          
                    </li>
                    <li>Welche Landnutzung liegt &uuml;ber welchem Bodentyp?
                         
                    </li>
                    <li>Welche Quellen befinden sich auf verlassenen Milit&auml;rst&uuml;tzpunkten?
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
            <br/>
        </div>
    <div id="EnrichLocationsCategory" class="smallsize">
        <h2>Daten anreichern</h2>
        <hr/>
        <p>Mit diesen Werkzeugen k&ouml;nnen Sie die Eigenschaften von Gebieten erkunden.
            <ul>
                <li> <b>&Uuml;ber Gitter mit mehreren Variablen anreichern</b> verbindet Attribute aus einem Gitter mit mehreren Variablen mit einem Punkt-Layer.
                </li>
            </ul>
            
        </p>
    </div>
        <div id="EnrichFromMultiVariableGridTool" class="largesize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>Über Gitter mit mehreren Variablen anreichern</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-AC3885D9-F068-4C09-8B7F-5694E77D9F65-web.png" class="titleImage" alt="&Uuml;ber Gitter mit mehreren Variablen anreichern">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>Verbindet Attribute aus einem Gitter mit mehreren Variablen effizient mit einem Punkt-Layer, wodurch Sie Punktdaten um eine Vielzahl von Informationen f&uuml;r weitere r&auml;umliche Analysen schnell erg&auml;nzen k&ouml;nnen. 
            </p>
            <p>Beispiel:
                <ul>
                    <li>Wenn ein Layer beispielsweise Millionen von Stromausfallereignissen enth&auml;lt, reichern Sie die Ereignis-Features mit Informationen zur typischen Nutzung, zu Umweltrisiken und zu Infrastrukturbedingungen an, um die Beziehung zwischen diesen Faktoren und der H&auml;ufigkeit von Stromausf&auml;llen zu untersuchen. 
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
            <br/>
        </div>
</div>
</html>
